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基于GEO數(shù)據(jù)庫生物信息學(xué)方法分析子宮內(nèi)膜癌相關(guān)基因和候選通路

發(fā)布時間:2021-02-11 07:15
  目的:通過生物信息學(xué)方法分析與子宮內(nèi)膜癌(EC)發(fā)生發(fā)展相關(guān)的關(guān)鍵基因和候選通路,探討EC的發(fā)病機制和治療靶點。方法:自公共基因芯片數(shù)據(jù)庫(GEO)下載EC芯片數(shù)據(jù)集GSE17025和GSE63678,使用GEO2R在線分析工具和R軟件篩選EC癌組織與癌旁組織的差異表達基因(DEGs),并對DEGs進行基因本體論(GO)富集分析和京都基因與基因組百科全書(KEGG)信號通路分析,采用String數(shù)據(jù)庫進行蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)(PPI)分析,最后采用Cytoscape軟件對PPI網(wǎng)絡(luò)進行可視化并進行模塊分析。結(jié)果:對芯片數(shù)據(jù)集GSE17025和GSE63678進行DEGs分析后共獲取100個共同上調(diào)基因和106個共同下調(diào)基因。GO富集分析DEGs主要富集于有絲分裂染色體分離、核分裂和細胞器分裂等生物學(xué)過程;KEGG信號通路分析DEGs主要富集于細胞周期、miRNA、p53信號通路和2型糖尿病等信號通路。通過Cytoscape軟件分析,PPI網(wǎng)絡(luò)中細胞分裂周期基因20 (CDC20)、極光激酶A (AURKA)、細胞周期蛋白B1 (CCNB1)、泛素E3連接酶(DTL)、中心體相關(guān)蛋白5... 

【文章來源】:吉林大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版). 2020,46(04)北大核心

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于GEO數(shù)據(jù)庫生物信息學(xué)方法分析子宮內(nèi)膜癌相關(guān)基因和候選通路


DEGs的PPI分析

子模塊,模塊,相互作用,節(jié)點


使用MCODE插件對PPI進行關(guān)鍵模塊的篩選,共篩選出3個重要的子模塊,篩選標(biāo)準(zhǔn)為K-core=2,Node Score Cutoff=0.2,Degree Cutoff=2,Maximum Depth=100。A模塊MCODE得分為42.048,由43個節(jié)點和883個相互作用關(guān)系構(gòu)成(圖4A);B模塊MCODE得分為4.25,由9個節(jié)點和17個相互作用關(guān)系構(gòu)成(圖4B);C模塊MCODE得分為4.0,由4個節(jié)點和6個相互作用關(guān)系構(gòu)成(圖4C)。2.5 重要模塊基因的富集分析


本文編號:3028741

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